商品价格预测模型提交结果数据集ProductPricePredictionModelSubmissionResults-pavitrakumar78
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 模型融合, 竞赛数据, 预测结果, 零售, 数据分析, 评估
数据概述：
该数据集包含多个商品价格预测模型的提交结果，记录了基于不同算法和模型训练得到的商品价格预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于评估模型在特定时间点上的预测性能。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始预测模型所使用的数据集。
数据维度：数据集包括“test_id”（测试集中的商品ID）和“price”（预测的商品价格）两个主要字段。
数据格式：CSV格式，每个文件代表一个模型的预测结果，文件名可能包含模型名称或版本号。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛，每个文件对应一个参赛者或模型的提交结果，用于评估模型在价格预测任务上的表现。
该数据集适合用于模型评估、对比分析，以及模型融合等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习、数据挖掘领域的模型评估与对比分析，如不同算法在价格预测任务上的性能比较。
行业应用：可以为零售行业、电商平台提供数据支持，用于评估价格预测模型的准确性，优化定价策略。
决策支持：支持企业在进行价格预测时，选择最优模型或进行模型融合，提高预测精度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解模型评估方法，以及如何利用多个模型的结果。
此数据集特别适合用于探索不同模型在价格预测任务上的表现差异，以及通过模型融合提升预测精度的方法，从而实现更准确的价格预测和更优的决策支持。
